Учебная работа № 5530. «Контрольная Эконометрика, вариант 10
Учебная работа № 5530. «Контрольная Эконометрика, вариант 10
Содержание:
«10. Вариант
Технологические изменения в экономике США 1930 — 1949 гг. (МодельСолоу):
Год 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936
Q 0,880 0,904 0,879 0,869 0,921 0,943 0,982
K 3,30 3,33 3,28 3,10 3,00 2,87 2,72
A 1,197 1,226 1,198 1,211 1,298 1,349 1,429
Год 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943
Q 0,971 1,000 1,034 1,082 1,122 1,136 1,180
K 2,71 2,78 2,66 2,63 2,58 2,64 2,62
A 1,415 1,445 1,514 1,590 1,660 1,665 1,692
Год 1944 1945 1946 1947 1948 1949
Q 1,265 1,296 1,215 1,194 1,221 1,275
K 2,63 2,66 2,50 2,50 2,55 2,70
A 1,812 1,850 1,769 1,739 1,767 1,809
q — совокупное производство в расчете на 1 человеко-час (производительность труда);
k — капиталовооруженность труда;
A — технологический индекс.
Задача 1
Используя данные таблицы 10 построить двумерные регрессионные модели:
модель 1 модель 2
здесь ,
здесь ,
Для каждой модели следует:
1) построить уравнение регрессии;
2) рассчитать общую дисперсию, объясненную и необъясненную регрессией части дисперсии;
3) рассчитать дисперсии оценок и ;
4) рассчитать коэффициент корреляции, коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации;
5)проверить гипотезы о незначимости коэффициентов модели и о незначимости регрессии в целом;
6) найти доверительные интервалы для параметров регрессии на уровне значимости 95%.
Сделать выводы
Сравнить качество построенных моделей. Какая модель предпочтительнее?
Задача 2
Используя данные таблицы 10 построить трехмерные регрессионные модели:
модель 1 модель 2
здесь ,
здесь ,
Для каждой модели следует:
1) построить уравнение регрессии;
2) рассчитать общую дисперсию, объясненную и необъясненную регрессией части дисперсии;
3) рассчитать коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации;
4) рассчитать парные коэффициенты корреляции и частные коэффициенты корреляции;
5) проверить гипотезы о незначимости коэффициентов модели и о незначимости регрессии в целом.
6) найти доверительные интервалы для параметров регрессии на уровне значимости 95%.
7) проверить модель на наличие мультиколинеарности;
8) проверить, является ли модель гетероскедастичной.
Сделать выводы.
Сравнить качество построенных моделей. Какая модель предпочтительнее?
»
Выдержка из похожей работы
Вариант 5
Тип
школы
Хорошее
освоение курса (тыс,чел)
Среднее
освоение курса (тыс,чел)
Проблемы
с освоением курса (тыс,чел)
А
85,0
11,2
3,8
В
79,3
10,7
9,4
С
61,5
17,6
20,3
Преобразуем таблицу:
Тип
школы
Хорошее
освоение курса (тыс,чел)
Среднее
освоение курса (тыс,чел)
Проблемы
с освоением курса (тыс,чел)
Итого
А
85,0
11,2
3,8
100
В
79,3
10,7
9,4
99,4
С
61,5
17,6
20,3
99,4
Итого
225,8
39,5
33,5
298,8
Оценим
-коэффициент:
,,
,
,
18,83
связь слабая положительная,
———————————————————————————————————————
Оценим С-коэффициент сопряженности:
связь слабая
———————————————————————————————————————
Оценим V-коэффициент
Крамера:
=
=
0,18значимой связи нет
———————————————————————————————————————
Оценим коэффициент взаимной сопряженности
Чупрова:
,
φ2– это показатель взаимной
сопряженности, определяемый следующим
образом:
1+φ²=
85²/(225,8*100)+11,2²/(39,5*100)+3,8²/(33,5*100)+79,3²/(225,8*99,4)+10,7²/(39,5*99,4)+9,4²/((33,5*99,4)+61,5²/(225,8*99,4)+17,6²/(39,5*99,4)+20,3²/(33,5*99,4)=0,32+0,03+0,004+0,28+0,029+0,03+0,17+0,08+0,12=1,063
φ²=1,063-1=0,063
значимой связи нет,
Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена:
Коэффициент корреляции Спирмена — это
аналог коэффициента корреляции Пирсона,
но подсчитанный для ранговых переменных,
вычисляется он по следующей формуле:
,
гдеd– разность рангов,
Высчитывается только для таблицы
размером 2*2,
———————————————————————————————————————
Коэффициент Юла
Коэффициент Юла подходит, если
рассматривается таблица 2*2, Т,е,
определяется сила связи между 2-мя
параметрами, каждый из которых принимает
только 2 значения,
На основании полученных коэффициентов
можно сделать вывод, что связь между
параметрами очень слабая положительная,
т,е, освоение курса практически не
зависит от типа школы,